Appunti degli studenti per corsi ed esami del Prof. Mercorio Fabio

Questa tesi presenta un'analisi approfondita della letteratura accademica e degli articoli scientifici riguardanti l'applicazione dell'intelligenza artificiale (IA) nel settore delle risorse umane, con particolare attenzione ai processi di reclutamento e selezione. Lo studio esamina sistematicamente una serie di pubblicazioni, concentrandosi su temi centrali del dibattito contemporaneo sull’IA, tra cui 'fairness', 'explainability', 'privacy' e 'human oversight'. Tali concetti vengono analizzati nel dettaglio, considerando come vengono definiti e trattati negli articoli esaminati. L’obiettivo principale è analizzare l’uso responsabile ed etico degli strumenti e delle tecniche di IA nelle risorse umane, valutando i potenziali rischi legati a un’eccessiva automazione e alle conseguenze derivanti da una regolamentazione insufficiente. In particolare, la tesi considera se tali pratiche possano, anche involontariamente, svantaggiare o escludere determinati gruppi, contribuendo alla creazione o al rafforzamento di bias e discriminazioni sistemiche. Un altro punto centrale dell’analisi riguarda la trasparenza e la comprensibilità degli algoritmi di selezione: ci si interroga su quanto i processi decisionali siano effettivamente comprensibili sia per i recruiter che per i candidati, o se persistano significative aree grigie, in particolare per quanto riguarda il funzionamento “black box” di tali sistemi. Una sezione specifica è dedicata all’Artificial Intelligence Act, approvato dal Parlamento Europeo il 21 maggio 2024. In questa parte si analizzano le nuove misure regolatorie introdotte dalla legge, valutando le implicazioni per le applicazioni dell’IA nelle risorse umane, nonché i limiti e le criticità sollevate da studiosi e attori del settore. In definitiva, questa tesi intende contribuire al dibattito sull’implementazione etica dell’intelligenza artificiale, offrendo spunti su come una maggiore trasparenza tecnica e un quadro normativo adeguato possano promuovere pratiche di reclutamento più eque, responsabili e affidabili.